BP神经网络在降雨侵蚀力预测预报中的应用研究

降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,是建立通用土壤流失方程USLE的最基本因子之一。由于降雨侵蚀力计算过程中所需资料较难收集,给其计算增加了难度。运用BP神经网络方法对降雨侵蚀力与地理之间的关系进行研究,建立降雨侵蚀力BP神经网络模型。对福建省46个地域的降雨侵蚀力进行研究,结果表明:所建立的降雨侵蚀力BP神经网络模型对模拟预测福建不同地域的降雨侵蚀力,平均模拟精度为96.81%,平均预测精度为95.68%,达到了较为理想的效果。这不仅为降雨侵蚀力的预测预报提供了科学依据,而且也为BP神经网络在水土保持研究中的应用开辟了新的思路。     

福建省降雨侵蚀力指标R值

研究结果表明，福建省降雨侵蚀力指标可以采用简便算式Ｒ＝１２∑ｉ＝１（－１．５５２７＋０．１７９２Ｐ）计算，并指出，福建省降雨侵蚀力指标Ｒ值，具有从东南沿海向西北山区逐渐增大的变化规律，且年际间Ｒ值的分布很不均匀，年内Ｒ值主要集中分布于３～９月份，尤其是５～６月份，其Ｒ值占全年总Ｒ值的３４．１％。     

晋西黄土高原降雨侵蚀力研究

降雨侵蚀力R值,是判断土壤侵蚀的最好指标,也是建立土壤流失预报模型最基本的因子之一。本文通过对大量实测资料进行分析,确定出适合于晋西黄土高原降雨侵蚀力R的最佳计算指标R=∑EI10,并根据这一计算指标和417站年、3679次侵蚀性降雨资料,应用微机求得了晋西黄土高原4.6万多km~2的多年平均R值为125.81J/(m~2·h)。晋西黄土高原降雨侵蚀力的年际变化幅度很大,最高年可达575.65J/(m~2·h),最低年只有3.85J/(m~2·h),一年中降雨侵蚀力R值以7、8两个月为最高,可占年R值的76.87%。在空间分布上,南部R值较大,北部偏小。     

厦门市降雨侵蚀力指标R值及其空间分布

根据福建省降雨侵蚀力指标R值,对厦门市某一雨量观测点1996~2002年7年的所有大于10 mm的次降雨资料进行回归分析,建立了R值与相应月降雨量F的关系式,在该市其它观测点的运用和分析后,发现采用该公式来估算厦门市降雨侵蚀力R值更为合适,依此公式计算厦门市R值,并进行数据结果的空间分析,探求R值变化规律,为该地区水土流失的调查、规划及有效防治提供基础数据和决策依据。     

降雨侵蚀力研究进展

降雨是导致土壤流失的动力因素,降雨侵蚀力反映由降雨引起土壤侵蚀的潜在能力,准确评估计算降雨侵蚀力是定量预报土壤流失的重要环节.本文回顾总结了国内外降雨侵蚀力的研究进展,在此基础上提出了我国今后降雨侵蚀力研究的发展方向.     

水蚀预报中降雨侵蚀力研究进展

[目的]分析国内外水蚀预报中降雨侵蚀力的研究现状,探讨降雨侵蚀力的未来研究方向,为准确计算和预报区域降雨侵蚀力奠定基础。[方法]通过查阅国内外文献,从降雨侵蚀力不同研究方面进行综述和分析。[结果]总结了降雨侵蚀力研究中常用的降雨侵蚀力指标、侵蚀性降雨标准,评述了降雨侵蚀力R值的简易计算模型及降雨侵蚀力R值时空分布的研究进展。同时分析了当前降雨侵蚀力研究中存在的不足并指出其发展前景。[结论]国内外在降雨侵蚀力指标和降雨侵蚀力时空分布等方面已取得了一定的成果,今后需加强侵蚀降雨标准、降雨侵蚀力简易计算模型、降雨侵蚀力的影响因素等研究。     

北京地区降雨侵蚀力简易计算方法研究

降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀影响的潜在能力。降雨侵蚀力经典算法所需的降雨过程资料较难获得,一般利用各种类型雨量资料建立降雨侵蚀力的简易算法,为模型的参数输入服务。利用北京10个水文站25年2 894次降雨过程资料。其中5个站点用于建立日、月、年降雨侵蚀力简易计算公式,另外五个站点用语模型检验。研究结果表明,不同类型雨量资料估算降雨侵蚀力的精度不同,用日或月雨量资料直接估算日或月降雨侵蚀力时,模型的误差较大。用日、月或年雨量估算年降雨侵蚀力时,模型的误差较小,约有一半的样本相对误差绝对值小于20%,三个模型相比,日雨量模型估算的平均相对误差最小。用日、月或年雨量估算多年平均年降雨侵蚀力时,模型的误差最小,所有样本的相对误差绝对值均小于20%,平均相对误差绝对值最小值只有0.8%,最大值也小于7%,三个模型相比,日雨量模型的估算精度最高。因此在具体应用过程中可以根据资料的占有情况来决定相应的降雨侵蚀力估算模型。本研究结果可以为北京地区土壤侵蚀量估算和水土资源评价提供参数服务。     

基于日降雨信息的月降雨侵蚀力模型

在分析浙江省兰溪和嵊州8年共402次自记降雨过程资料的基础上,提出了月侵蚀性雨量(Pmer)、月侵蚀性降雨日数(Dmer)和月内最大3日雨量(Z3m)等3个指标,同时定义了Pmer、Dmer和Z3m的计算方法,并将其引入到降雨侵蚀力模型之中。结果发现:利用Pmer、Dmer和Z3m等指标所建立的月降雨侵蚀力模型,其相对偏差为9·9%,而传统单因子雨量指标所建立的模型,其相对误差为21·6%,显然,前者优于后者。     

河南省降雨侵蚀力时空变异与不同算法比较研究

利用河南省119个气象台站自建站至2003年间不同年限的逐日降雨量资料,采用不同方法分别计算了河南省各县(市)不同时段的降雨侵蚀力,对不同算法的时空差异进行了比较。结果表明:河南省多年平均降雨侵蚀力总体趋势是由北向南、由西向东递增,最大值出现在南部的鸡公山、新县与商城;各地点的降雨侵蚀力在不同年份变异较大,无明显的周期性等规律;各种算法均可表现出时空变化特征,但具体数据差异较大。认为以逐日降雨量为基础的3种算法比较接近实际情况,其中CREAMS模型因其计算简便性可进行较广泛应用。     

赣南九曲水流域降雨侵蚀力变化规律及其影响因素

为有效防治流域土壤侵蚀、维护生态安全,基于九曲水流域1982—2019年逐日降雨数据,运用小波分析、交叉小波变换等方法分析了中雨、大雨、暴雨及年降雨侵蚀力的年际变化规律,并探讨了太阳黑子、厄尔尼诺—南方涛动（ENSO）、北极涛动（AO）及太平洋年代际涛动（PDO）对它们的影响。结果表明：（1）中雨、大雨、暴雨及年降雨侵蚀力的年际变化趋势均不显著（p>0.05）,其变异系数（C_V）分别为0.24,0.31,0.64,0.26,均属于中等变异。（2）不同量级降雨侵蚀力的周期变化差异明显,年降雨侵蚀力与暴雨侵蚀力均存在15~23年周期变化和19年主周期,二者联系更紧密。（3）年降雨侵蚀力和暴雨侵蚀力与太阳黑子、ENSO、AO、PDO均分别存在9~11,10~11,10~11,9~10年的显著共振周期,暴雨侵蚀力受太阳黑子、ENSO、PDO的影响大于中雨、大雨侵蚀力,大雨侵蚀力受AO的影响大于中雨、暴雨侵蚀力。研究成果可为赣南乃至我国土壤侵蚀预测预报与防治提供科学依据。     

近60年来江西省各等级侵蚀性降雨与降雨侵蚀力的关系

基于江西省具有典型代表性的5个气象站点1956-2015年共60 a逐日降雨量资料,研究了各等级侵蚀性降雨和降雨侵蚀力的特征,建立了利用各等级侵蚀性年降雨量估算年降雨侵蚀力的简易算法模型。结果表明:各等级侵蚀性降雨量、降雨日数和降雨侵蚀的时间分布规律不一。年暴雨量、年暴雨量比例、年暴雨日数、年暴雨侵蚀力、年降雨侵蚀力均在时间上呈不同程度的增长趋势,在空间表现为从南到北逐渐上升趋势。各等级侵蚀性年降雨量估算降雨侵蚀力模型的模拟值与精确值具有高度相关性,可用于估算江西地区年降雨侵蚀力。     

1980-2009年闽东南地区降雨侵蚀力的时空分布特征

[目的]揭示闽东南地区降雨侵蚀力的时空变异特征,为区域水土流失防治及水土保持规划提供依据。[方法]基于闽东南地区1980—2009年26个雨量站的逐日降雨数据,运用福建省降雨侵蚀力简易算法。[结果]闽东南地区降雨侵蚀力年内分布集中于5—8月,呈现双峰式分布;降雨侵蚀力年际间变化幅度较大。1982年年降雨侵蚀力(R值)低至253.82(MJ·mm)/(hm2·h),2006年R值高达725.39(MJ·mm)/(hm2·h),极值比为2.86;30a内的闽东南地区的降雨侵蚀力并未出现明显的突变现象。[结论]研究区内降雨侵蚀力R值空间分布不均匀,总体上呈现沿海向内陆增加,西南高东北低的趋势。     

豫西山区次降雨侵蚀力简化模型的建立

而降雨侵蚀力是定量监测评价一个地区土壤侵蚀状况的重要因子之一,找到适宜简便的计算方法十分重要。本文利用位于豫西山区鲁山县的两个水文站各三年共125次自记降雨过程资料,建立了该区域次降雨侵蚀力计算模型:R次=0.146×Pt×I30-1.189(r=0.992,n=105);并进行了预报效果检验,采取模型有效系数和相对偏差评价模型的的效果,结果表明二者分别为99%和8.8%。本文所创立的次降雨侵蚀力模型简便实用,不仅可以评价区域年R值分布,有效地分析R值的年内分布状况,更重要的是为水土流失定量监测从多年平均监测、年监测提高到次降雨流失量的监测提供了可能,从而实现区域定量监测的精度。     

贵州省降雨侵蚀力时空分布规律分析

降水是导致土壤侵蚀的主要动力因素,降雨侵蚀力反映了降雨对土壤侵蚀的潜在能力。贵州省是我国典型的生态环境脆弱区之一,水土流失十分严重。以全省19个气象台站1951—2001年逐日降雨资料,利用日降雨侵蚀力模型,估算了贵州省降雨侵蚀力,分析了其时空分异规律。结果显示近50a来贵州省降雨侵蚀力呈增加趋势,即由降雨引起的土壤水蚀潜在能力增加。降雨侵蚀力年内分配主要集中在夏季,占年均降雨侵蚀力的68.48%。在空间分布上,降雨侵蚀力由南向北递减,并且在西南部和东南边缘形成侵蚀力高值中心,在西北部形成低值中心。根据年降雨侵蚀力的季节分配特征,可以将贵州省划分为3个类型区。     

用日雨量和雨强计算降雨侵蚀力

利用全国8个气象站次降雨和日降雨资料,分析了次、日降雨关系。结果表明,用次降雨资料计算的降雨侵蚀力与用日降雨资料计算的降雨侵蚀力,二者之间不仅高度线性相关,而且是通过原点、斜率接近1的直线,方程的平均决定系数达到0.950,表明可以用日降雨资料计算降雨侵蚀力。由于各地区方程的系数差异不显著,可以在不同气候区采用同一个公式。该方法不仅简化了降雨侵蚀力计算,有助于其推广应用,而且大大促进了气象水文资料在土壤侵蚀定量研究中的应用。     

用日雨量和雨强计算降雨侵蚀力

利用全国 8个气象站次降雨和日降雨资料 ,分析了次、日降雨关系。结果表明 ,用次降雨资料计算的降雨侵蚀力与用日降雨资料计算的降雨侵蚀力 ,二者之间不仅高度线性相关 ,而且是通过原点、斜率接近 1的直线 ,方程的平均决定系数达到 0 .95 0 ,表明可以用日降雨资料计算降雨侵蚀力。由于各地区方程的系数差异不显著 ,可以在不同气候区采用同一个公式。该方法不仅简化了降雨侵蚀力计算 ,有助于其推广应用 ,而且大大促进了气象水文资料在土壤侵蚀定量研究中的应用。     

赣北红壤坡地侵蚀性降雨的特征分析

通过对赣北红壤坡地上为期6 a(2001-2006年)的定点观测,研究确定了该区域侵蚀性降雨的雨量及雨强标准分别为11.20 mm和0.88 mm/h,并建立了降雨侵蚀力因子"R=∑E·I30"的最佳算式;通过降雨侵蚀力的分析计算,该区多年平均侵蚀力为8695.43 J·mm/(m2·h),年内分布上主要集中在夏季;研究中还拟合了该区降雨侵蚀力预报简易算法,结果表明当年降雨总量产生10%的波动时,会导致年降雨侵蚀力总量27%的变化.